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　引言

多酚是煙葉中重要的香氣前體物之一,其含量與煙葉顏色和卷煙的香氣味有關; 在抽吸過程中,多酚及其熱解產(chǎn)物轉(zhuǎn)移到煙氣中,直接影響煙氣香味; 測定煙葉中的多酚含量對了解煙葉品質(zhì)和指導卷煙配方有很大意義。煙草多酚的檢測方法有高錳酸鉀滴定法,光譜分析法和色譜分析法等。本文是用分光光度法檢測總多酚含量,而后用近紅外光譜建立煙草中多酚的近紅外模型,使檢測效率大幅度提高。

近紅外光譜分析已被廣泛應用于食品、石油、化工、醫(yī)藥等行業(yè)。在煙草行業(yè)中,用近紅外光譜法測定水分含量已廣泛應用,利用此項技術測定煙草中煙堿、總糖、還原糖、總氮、全磷、全鉀,有機酸等成分也有研究 ,但用近紅外光譜分析煙草中多酚含量國內(nèi)未見報道。本文建立了煙草中多酚的近紅外模型,并將模型用于樣品的快速定量分析,結果較為滿意。

2　試驗儀器、材料及方法

2. 1　儀器

Matrix-I型傅立葉變換近紅外漫反射光譜儀(德國Bruker公司) ,定量分析軟件為OPU S 5. 5。

2. 2　材料

云南省各地初烤煙葉, 40℃烘干,粉碎過0. 355mm( 40目)篩,數(shù)量340個。

2. 3　光譜數(shù)據(jù)的采集

將制好的粉末樣品置于石英杯內(nèi)(H= 5cm, h= 5cm;樣品裝至杯子的1 /3— 1 /2處) ,用500g 重的壓樣器壓上,用近紅外光譜儀掃描煙樣,得到其近紅外光譜圖,根據(jù)標準值與光譜曲線間的擬合關系,建立相應的數(shù)學模型。本試驗設置的儀器工作參數(shù)為: 光譜采集范圍: 4000— 10001cm- 1 ,分辨率: 8cm- 1 ,掃描次數(shù): 64次,開機預熱光譜儀1h后,進行樣品掃描。

3　結論

模型選取的樣品要求代表性較好,才能保證模型的穩(wěn)定性與適應性; 本文建立的多酚模型, 近紅外預測值與實測值的平均相對誤差為2. 04% ,說明近紅外與分光光度法的測量差異較小,模型已經(jīng)具有一定的實用價值,可試用于預測466 光譜實驗室第25 卷未知煙草樣品中的多酚含量。目前,由于采集的樣品數(shù)量不夠多,模型的適用性和精度還有所欠缺; 需繼續(xù)采集不同年份的樣品來完善模型;且模型投入使用后,需對模型的適應性適時進行校驗,采用獨立校驗集驗證能比較可靠、有效地對模型的適應性進行評價。